RAG 쉽게 이해하기: 검색 + 생성이 만나면 더 똑똑해진 AI

RAG 쉽게 이해하기: 검색 + 생성이 만나면 더 똑똑해진 AI

 

RAG 쉽게 이해하기 삽화 이미지

 

1. RAG란 무엇인가?

AI와 대화를 하다 보면 “와, 정말 똑똑하다!”라는 감탄이 나올 때가 많습니다. 하지만 때때로 사실과 다른 내용을 자신 있게 말하는 경우도 있습니다. 이런 현상을 인공지능 분야에서는 환각(Hallucination)이라고 부릅니다.

 

🔷 환각(Hallucination)의 예시

예를 들어 누군가 AI에게 이렇게 물었다고 해봅시다.

“2025년 최신 아이폰 모델은 뭐야?”

 

만약 해당 AI가 2023년까지만 학습된 데이터만 알고 있다면, 이후 출시된 모델은 알 수 없습니다. 하지만 솔직히 *“잘 모르겠다”*라고 답하지 않고, 기존 패턴을 바탕으로 추측해 그럴듯하지만 잘못된 답변을 할 수 있습니다. 이것이 환각의 대표적인 사례입니다.

 

🔷 환각을 해결하는 방법: RAG

이 문제를 보완하기 위해 등장한 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 입니다. 이름은 조금 낯설지만, 원리는 단순합니다.

 

🔸 Retrieval(검색): 필요한 정보를 외부 지식 저장소(문서, 데이터베이스, 위키, PDF, 사내 규정집 등)에서 가져옵니다.

🔸 Generation(생성): 검색된 정보를 바탕으로 LLM(거대한 언어 모델)이 답변을 자연스럽게 작성합니다.

즉, AI가 “머릿속 기억(학습 데이터)”만으로 답하는 것이 아니라, 필요할 때 외부 자료를 검색해 답변을 강화하는 방식입니다.

 

쉽게 말해, 친구에게 질문을 했을 때 친구가 “내가 아는 것도 있지만 확실하지 않으니까 자료 좀 찾아보고 알려줄게”라고 말하는 상황을 떠올리면 이해하기 쉽습니다.

RAG도 같은 원리로 AI가 모르는 부분은 검색을 통해 보완하고, 그 결과 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 내놓게 됩니다.

결국 RAG는 최신 정보를 반영할 수 있고, 환각을 줄이며, 답변의 신뢰성을 높여주는 중요한 기술이라 할 수 있습니다.

 

2. 임베딩과 벡터 검색 이해하기

AI가 외부 자료를 검색한다고 했을 때 가장 먼저 떠오르는 질문은 아마 이런 것일 겁니다.

 

“검색을 한다고 하는데, 컴퓨터는 글자를 어떻게 이해하고 비교할까?”

사람은 단어의 의미를 직관적으로 파악합니다. 예를 들어 “강아지”와 “반려견”은 글자는 다르지만 비슷한 뜻이라는 것을 바로 알 수 있습니다.

하지만 컴퓨터에게 “강아지”는 단순히 ㄱ-ㅏ-ㅇ-ㅏ-ㅈ-ㅣ라는 기호의 나열일 뿐입니다.

 

이 간극을 메워주는 기술이 바로 임베딩(Embedding)입니다.

 

🔷 임베딩이란 무엇일까?
임베딩은 글자나 문장을 숫자로 된 벡터(일종의 좌표 값 모음)로 바꾸는 과정입니다.

 

예를 들어,
🔸 “강아지”라는 단어는 [0.12, -0.98, 0.33, …]
🔸 “자동차”라는 단어는 [0.45, 0.22, -1.12, …]
처럼 길고 복잡한 숫자 배열로 표현됩니다.

 

🔷 임베딩 벡터의 특징

이 숫자들은 단순한 무작위 값이 아니라, 의미적 관계를 반영한 좌표입니다.

마치 지도에서 도시의 위치가 좌표로 표시되듯, 단어들도 의미에 따라 특정 위치에 배치됩니다.
▸ 의미가 가까운 단어들은 서로 가까운 좌표에 위치하고,
▸ 전혀 다른 단어들은 멀리 떨어진 좌표에 배치됩니다.

 

예를 들어,
▸ “강아지”와 “귀여운 강아지”는 가까운 곳에 모여 있고,
▸ “자동차”는 이들과 멀리 떨어져 있습니다.

즉, 단어들의 의미적 거리가 숫자로 표현된다고 생각하면 이해가 쉽습니다.

 

🔷 벡터 검색이란?

임베딩으로 변환된 데이터는 벡터 데이터베이스(Vector DB)에 저장됩니다.

사용자가 질문을 하면, 질문 역시 임베딩 과정을 거쳐 벡터로 변환되고, 데이터베이스 안에서 가장 가까운 벡터(=의미가 가장 비슷한 문서)를 찾아내는 것이 벡터 검색입니다.

▸전통적인 검색: “단어가 정확히 같은지” 확인
▸벡터 검색: “의미가 비슷한지”를 기반으로 판단

 

이 차이가 AI 검색의 정밀도를 크게 높여줍니다.

 

🔷 쉬운 비유로 이해하기
도서관에서 책을 찾는 상황을 떠올려 보겠습니다.

 

▸ 전통 검색은 책 제목이나 저자를 정확히 입력해야 원하는 책을 찾을 수 있습니다. 예를 들어 “강아지 키우기”라는 제목을 정확히 검색해야 해당 책이 나옵니다.

▸벡터 검색은 조금 다릅니다. “강아지 키우는 방법이 궁금해요”라고 말하면, 제목에 같은 단어가 없어도 의미가 비슷한 “반려견 입양 가이드” 같은 책을 찾아줍니다.

즉, 단어 하나하나가 같지 않더라도, 내용의 의미가 비슷하다면 연결해주는 방식입니다.

 

정리하면 임베딩은 텍스트를 숫자 벡터로 바꿔주는 과정이고, 벡터 검색은 이 숫자 벡터를 활용해 의미적으로 가장 가까운 정보를 찾아내는 기술입니다.
이 과정을 통해 AI는 단순한 문자 검색을 넘어, 사람처럼 의미를 이해하고 유사성을 기반으로 검색할 수 있게 됩니다.

 

---

728x90

3. LLM과 RAG의 협업 과정

앞에서 살펴본 임베딩과 벡터 검색은 ‘관련 정보를 찾아오는 과정’이었습니다. 하지만 여기서 끝나면 아직 부족합니다.

검색된 자료를 그대로 보여주기보다는, 사람이 읽기 좋은 형태로 정리해 주는 단계가 필요합니다.

바로 이 지점에서 LLM(거대 언어 모델, Large Language Model)이 활약합니다.

 

🔷 LLM 혼자서 답할 때의 한계

LLM은 방대한 양의 텍스트를 학습했기 때문에 문장을 자연스럽게 이어가는 능력이 탁월합니다. 그래서 사람과 대화하듯 술술 대답할 수 있습니다.

 

하지만 한계도 분명합니다.
▸ 최신 정보에는 약하다 → 학습 이후에 나온 내용은 모릅니다.
▸ 특정 문서 기반 답변에는 취약하다 → 실제 자료를 모른 채 “그럴듯한 답”을 지어낼 때가 있습니다.

이런 경우를 흔히 환각(Hallucination)이라고 부릅니다.

 

🔷 RAG와 LLM의 협업 흐름

RAG는 이런 한계를 보완하기 위해 “검색”과 “생성”을 연결합니다. 전체 과정은 다음과 같이 다섯 단계로 볼 수 있습니다.

1. 사용자가 질문을 입력
▸ 예: “우리 회사 휴가 정책 알려줘.”

2. 질문을 임베딩으로 변환

▸ 질문도 숫자 벡터로 바뀌어 의미 기반 검색이 가능해집니다.

 

3. 벡터 데이터베이스에서 문서 검색

▸ 회사 내부 문서, 규정집, 위키 등에서 관련된 내용을 찾아옵니다.

4. 검색된 자료를 LLM에 전달

▸ LLM은 그 문서 내용을 참고할 수 있게 됩니다.

5. LLM이 최종 답변 생성
▸ 문서의 핵심을 읽고, 사람이 이해하기 좋은 자연스러운 문장으로 정리합니다.

 

🔷 협업의 장점
이 과정을 거치면 LLM은 더 이상 막연히 기억에 의존하지 않고, 실제 자료를 근거로 답변합니다. 그 결과,
▸ 정확도가 높아지고,
▸ 최신성이 보장되며,
▸ 환각(Hallucination) 현상이 줄어듭니다.

 

정리하자면, RAG의 본질은 LLM이 잘하는 ‘말하기’ 능력과, 검색이 잘하는 ‘정보 찾기’ 능력을 결합하는 데 있습니다. 이 두 가지가 손발을 맞출 때, AI는 단순한 대화 상대를 넘어 신뢰할 수 있는 지식 도우미가 됩니다.

 

4. 일상에서 만나는 RAG 활용 사례

RAG는 단순히 이론적인 개념에 그치지 않고, 이미 우리의 생활과 업무 곳곳에서 활용되고 있습니다. 몇 가지 대표적인 예시를 살펴보겠습니다.

 

1) 고객센터 챗봇

많은 기업들이 AI 챗봇을 운영합니다.
▸ 사용자가 “배송 기간이 얼마나 걸리나요?”라고 물었을 때,
▸ 일반 LLM은 추측으로 대답할 수 있지만,
▸ RAG 기반 챗봇은 실제 회사 정책 문서나 FAQ 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 뒤 답변합니다.

그래서 “서울 기준 2~3일, 제주도는 4일”처럼 정확하고 신뢰할 수 있는 안내가 가능해집니다.

 

2) 학습 및 연구 보조

학생이나 연구자가 논문, PDF, 교재를 기반으로 공부할 때도 RAG가 큰 도움이 됩니다.
▸ 질문: “이 논문에서 제안한 방법의 핵심이 뭐야?”
▸ RAG: 논문 원문을 벡터 검색으로 찾아보고, LLM이 요약해 알려줍니다.
복잡한 자료도 쉽게 요약해서 보여주니, 학습 효율이 높아집니다.

 

3) 업무 생산성 도구

회의록, 사내 위키, 이메일처럼 업무 자료는 양이 방대합니다.
▸ 질문: “지난주 회의에서 예산 관련 내용이 있었나?”
▸ RAG: 회의록을 검색해 관련 부분을 발췌하고, LLM이 요약해줍니다.
덕분에 긴 문서를 일일이 확인할 필요 없이, 필요한 정보만 빠르게 확인할 수 있습니다.

 

4) 전문 분야 지원 (의료·법률 등)
의사나 변호사 같은 전문 직종에서도 RAG는 강력한 보조 도구가 될 수 있습니다.
▸ 의료 분야: 최신 연구 논문이나 가이드라인을 검색해, 의사가 환자 진료 시 참고할 수 있는 근거 자료를 제공합니다.
▸ 법률 분야: 방대한 판례나 규정을 빠르게 검색해 변호사가 중요한 내용을 빠르게 파악하도록 돕습니다.
전문가가 직접 의사결정을 내리기 전, 자료 조사에 드는 시간을 크게 줄여주는 역할을 하는 것입니다.

 

✔ 마무리

우리가 대화를 나누는 AI는 점점 똑똑해지고 있지만, 여전히 틀린 답변을 자신 있게 내놓는 한계가 있습니다.

이런 약점을 보완하는 방법이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다.

정리해 보면,
▸ 임베딩과 벡터 검색은 질문의 의미를 이해하고 관련 정보를 정확히 찾아내는 기술이고,
▸ LLM은 그 정보를 바탕으로 사람이 읽기 좋은 답변을 자연스럽게 만들어줍니다.
▸ 이 두 가지가 결합된 RAG는 정확성, 최신성, 신뢰성을 모두 갖춘 답변을 가능하게 합니다.

 

이미 고객센터, 학습, 업무, 전문 분야까지 다양한 곳에서 활용되고 있는 만큼, 앞으로 RAG는 AI의 표준 기능으로 자리 잡을 가능성이 큽니다.

 

결국 RAG는 이렇게 이해할 수 있습니다.

“AI에게 단순한 말하기 능력만 주는 것이 아니라, 검색해서 근거를 확인하는 지혜까지 함께 준다.”

앞으로 우리는 RAG 덕분에 더 정확하고 믿을 수 있는 AI와 함께 일하고, 배우고, 생활하게 될 것입니다.

 

 

- 관련 글 -

범용 인공지능(General AI) – 어디서든 통하는 만능 AI의 힘

범용 인공지능(General AI) – 어디서든 통하는 만능 AI의 힘

버티컬 인공지능(Vertical AI) – 산업별 맞춤형 AI의 시대

버티컬 인공지능(Vertical AI) – 산업별 맞춤형 AI의 시대

AI 리서치 에이전트란? 조사와 보고서를 자동화하는 시대

AI 리서치 에이전트란? 조사와 보고서를 자동화하는 시대

AI에도 주권이 필요하다 – 소버린 AI와 국가의 선택

AI에도 주권이 필요하다 – 소버린 AI와 국가의 선택

 

 

 

 

※ 게시된 글 및 이미지 중 일부는 AI 도구의 도움을 받아 생성되거나 다듬어졌습니다.